In this study, in accordance with the research trend that the learner's emotions expressed positively or negatively in mathematics learning or the learner's beliefs and attitudes toward mathematics learning affect the results of mathematics learning, the learner's emotions and affective factors are analyzed in the learner's own learning. A power that can be adjusted according to a goal or purpose is needed, and I tried to explain this power through meta-affect. To this end, the meaning of the definitional and conceptual factors of meta-affect was explored based on prior studies. Affective factors of meta-affect were viewed as emotions, attitudes, and beliefs, and conceptual factors of meta-affect were viewed as awareness, evaluating, controlling, utilization, and monitoring, and the meaning of each conceptual factor was also defined. In this study, the conceptual factors and meanings of meta-affect in terms of using them to help in learning mathematics by controlling them, beyond the identification or examination of the characteristics of the affective factors, which are meaningfully dealt with in the field of mathematics education.
Sound Event Detection (SED) aims to identify not only sound category but also time interval for target sounds in an audio waveform. It is a critical technique in field of acoustic surveillance system and monitoring system. Recently, various models have introduced through Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events (DCASE) Task 4. This paper explored how to design optimal parameters of DenseNet based model, which has led to outstanding performance in other recognition system. In experiment, DenseRNN as an SED model consists of DensNet-BC and bi-directional Gated Recurrent Units (GRU). This model is trained with Mean teacher model. With an event-based f-score, evaluation is performed depending on parameters, related to model architecture as well as model training, under the assessment protocol of DCASE task4. Experimental result shows that the performance goes up and has been saturated to near the best. Also, DenseRNN would be trained more effectively without dropout technique.
기업 네트워크에서 안전하고 효과적이며 안정된 망 운영관리 환경 제공은 당면한 중요과제이며 기업 경쟁력의 핵심인 정보기술을 통한 생산성과도 연계성을 갖고 있다. 특히 전력통신망의 경우 전자메일, 회계관리, 전자결재, 도면자료관리 등의 데이터 통신망에서부터 IBM 온라인, 사내 방송망, 전력계통설비 원방 제어용 시스템들 간을 연결하는 EMS, SCADA 등 전력 수급용 전용 통신망에 이르기까지 다양한 종류의 통신망이 구축 운용되고 있다. 이러한 기업환경에 따라 네트워크를 효율적으로 관리하기 위한 네트워크 관리 시스템에 대한 관심이 증대되고 있으며 많은 네트워크 관리 시스템들이 도입되어 운영되었으나 이들 관리 시스템들은 모니터링에 의한 통계값 제공과 같은 단순 평면적인 관리 기능만을 제공한 뿐 네트워크의 특성과 환경에 따른 분석, 진단 기능은 제공하지 못하고 있다. 이와 더불어 네트워크 관리자는 보다 손쉬운 방법으로 네트워크를 관리하고자 하며, 보다 지능적이고 효율적으로 관리하고자 한다. 하지만 관리 시스템이 모든 네트워크에 대해 효율적이고 지능적인 관리 기능을 제공하기는 매우 어려우며 이는 장기간의 관리 네트워크의 특성과 트래픽 형태를 파악한 후에나 가능하다. 결국 지능적이고 효율적인 네트워크 관리는 네트워크의 특성과 함께 이전에 관리자에 의해서 내려졌던 관리 행위 및 의견 그리고 조치에 대한 이력정보를 학습하고 있을 때만 가능하다. 본 논문은 전력통신망을 대상으로 전력통신망이 지닌 네트워크 특성을 반영하며 네트워크 운영 과정에서 축적된 관리자의 의견과 이에 대한 조치를 지식 데이터베이스화하여 지능적인 관리 시스템을 제공하기 위한 기반 시스템으로써 전력통신망 운용 관리 지원시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템은 향후 지식 정보를 학습하고 이를 바탕으로 논리적인 추론을 통해 관리 네트워크를 지능적이고 자동적으로 관리할 수 있는 시스템으로 확대 개발될 것이다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.3
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pp.27-34
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2024
The direct and indirect damages caused by fires in underground utility tunnels have a great impact on society as a whole, so efforts are needed to prevent and manage them in advance. To this end, research is ongoing to prevent disasters such as fire flooding by applying digital twin technology to underground utility tunnels. A network is required to transmit the sensed signals from each sensor to the platform. In essence, it is necessary to analyze the application of wireless networks in the underground utility tunnel environments because the tunnel lacks the reception range of external wireless communication systems. Within the underground utility tunnels, electromagnetic interference caused by transmission and distribution cables, and diffuse reflection of signals from internal structures, obstacles, and metallic pipes such as water pipes can cause distortion or size reduction of wireless signals. To ensure real-time connectivity for remote surveillance and monitoring tasks through sensing, it is necessary to measure and analyze the wireless coverage in underground utility tunnels. Therefore, in order to build a wireless network environment in the underground utility tunnels. this study minimized the shaded area and measured the actual cavity environment so that there is no problem in connecting to the wireless environment inside the underground utility tunnels. We analyzed the data transmission rate, signal strength, and signal-to-noise ratio for each section of the terrain of the underground utility tunnels. The obtained results provide an appropriate wireless planning approach for installing wireless networks in underground utility tunnels.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.12
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pp.1771-1779
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2016
In these days, the world is getting connected to the internet like a sophisticated net, such an environment gives a suitable environment for cyber attackers, so-called cyber-terrorists. As a result, a number of cyber attacks has significantly increased and researches to find cyber attack traffics in the field of network monitoring has also been proceeding. But cyber attack traffics have been appearing in new forms in every attack making it harder to monitor. This paper suggests a method of tracking down cyber attack traffic sources by defining relational information flow of traffic data from highest cascaded and grouped relational flow. The result of applying this cyber attack source tracking method to real cyber attack traffic, was found to be reliable with quality results.
Kim, Chang-Won;Song, Taegeun;Lee, Kiseok;Yoo, Wi Sung
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.24
no.1
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pp.121-131
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2024
This research explores the potential of leveraging unstructured data from construction supervision documents, which contain detailed inspection insights from independent third-party monitors of building construction processes. With the evolution of analytical methodologies, such unstructured data has been recognized as a valuable source of information, offering diverse insights. The study introduces a framework designed to assess cost performance by applying advanced analytical methods to the unstructured data found in final construction supervision reports. Specifically, key phrases were identified using text mining and social network analysis techniques, and these phrases were then analyzed through binomial logistic regression to assess cost performance. The study found that predictions of cost performance based on unstructured data from supervision documents achieved an accuracy rate of approximately 73%. The findings of this research are anticipated to serve as a foundational resource for analyzing various forms of unstructured data generated within the construction sector in future projects.
Three introduced fish species, Japanese white crucian carp (Carassius cuvieri Temminck and Schlegel, 1846), bass (Micropterus salmoides Lacepède, 1802) and bluegill (Lepomis macrochirus Rafinesque, 1819), are dominant fishes in Korean freshwater ecosystem. In this study, we analyzed habitat environment conditions of these three species and their impacts to fish communities in streams across South Korea. Fish community data were obtained from the database of the Stream/River Ecosystem Survey and Health Assessment program maintained by the Ministry of Environment and the National Institute of Environmental Research, Korea. Our results showed that species richness and Shannon diversity of fish were higher at the presence sites of introduced fish than at the absence sites. However, when the abundance of these introduced fish species was increased, the species richness and abundance of fish were decreased. An association analysis showed that the introduced fish species had a low similarity in their appearance with some indigenous fishes such as Siniperca scherzeri and Channa argus and some endemic fishes of Korea such as Zacco koreanus, Sarcocheilichthys variegatus wakiyae, and Acheilognathus yamatsutae. In addition, the introduced fish species had a low appearance similarity with a large number of fishes in their association networks. Finally, our results presented that these introduced fish species influenced the negative impacts to the stream fish communities, and they were potential risk factors for fish community in Korean freshwater ecosystem. Therefore, it is necessary that continuous monitoring and establishment of management strategy for introduced fish species to preserve fish resource and biodiversity in the Korean streams.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.25
no.6
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pp.1435-1447
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2015
Finance Companies are operating a security solution such as E-DRM(Enterprise-Digital Right Management), Personal information search, DLP(Data Loss Prevention), Security of printed paper, Internet network separation system, Privacy monitoring system for privacy leakage prevention by insiders. However, privacy leakages are occurring continuously and it is difficult to the association analysis about relating to the company's internal and external distribution of private document. Because log system operated in the separate and independent security solutions. This paper propose a systematic chains that can correlatively analyze business systems and log among heterogeneous security solutions organically and consistently based on security documents. Also, we suggest methods of efficient detection for Life-Cycle management plan about security documents that are created in the personal computer or by individual through the business system and distribution channel tracking about security documents contained privacy.
The most used tool for quality control is control chart in manufacturing industry. But it has limitations at current situation where most of manufacturing facilities are automated and several manufacturing processes have interdependent relationship such as CCM assembly line. To Solve problems, we propose quality management system based on data mining that are consisted of monitoring system where it monitors flows of processes at single window and feature extraction system where it predicts the yield of final product and identifies which processes have impact on the quality of final product. The quality management system uses decision tree, neural network, self-organizing map for data mining. We hope that the proposed system can help manufacturing process to produce stable quality of products and provides engineers useful information such as the predicted yield for current status, identification of causal processes for lots of abnormality.
In the star VPN (Virtual Private Network) topology, the traffic between the communicating two CPE(Customer Premise Equipment) VPN GW(Gateway)s nay be inefficiently transferred. Also, the Center VPN GW nav erperience the overload due to excessive packet processing overhead. As a solution to this problem, a direct tunnel can be established between the communicating two CPE VPN GWs using the IKE (Internet Key Exchange) mechanism of IPSec(IP Security). In this case, however, the tunnel establishment and management nay be complicated. In this paper, we propose a mechanism called' SVOT (Star VPN On-demand Tunnel)', which automatically establishes a direct tunnel between the communicating CPE VPN GWs based on demand. In the SVOT scheme, CPE VPN GWs determine whether it will establish a direct tunnel or not depending on the traffic information monitored. CPE VPN GW requests the information that is necessary to establishes a direct tunnel to the Center VPN GW Through a simulation, we investigate the performance of the scheme performs better than the SYST scheme with respect to scalability, traffic efficiency and overhead of Center VPN GW, while it shows similar performance to the FVST with respect to end-to-end delay and throughput.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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